基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究.pdfVIP

32 传感器与微系统 (TransducerandMicrosystemTechnologies) 2008年第27卷 第 ll期 基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究 奚婷婷 ，熊伟丽 ，‘张 林 ，徐保 国 (1．江南大学 通信与控制工程学院，江苏 无锡 214122； 2．清华大学 电子系，北京 100084) 摘 要：提出了一种适用于温室环境参数融合的混合算法，使用D—S理论推测某一时刻环境状态，用小波 网络实现宏观决策，此算法解决了传统 D—S证据理论中概率赋值困难的问题，同时也为小波神经网络提供 了比较准确实用的训练数据。最后以温室樱桃西红柿为例，通过仿真说明此混合算法在农作物温室培养 过程中对于环境参数的融合效果，为温室的控制提供了准确可信的依据。 关键词：D—S证据理论；小波网络；数据融合；温室控制 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2008)11-0032-03 Applicationresearch ofwavelettheorybasedon D-Salgorithm in greenhousecontrol XITing—ting ，XIONGWei．1．i．，ZHANG lin ，XU Bao．guo (1．SchoolofCommunicationandControlEngineering，JiangnanUniversity，Wuxi214122，China； 2．DepartmentofElectronic，TsinghuaUniversity，Beijing100084．China) Abstract：A greenhouseenvironmentparametersapplicabletotheintegrationofhybridalgorithm ispresented， whichcansolvetheissuesofprobabilityassignmentbythetraditionaltheo~ofD—Sevidence，aswellastoprovide anaccurateandpraeticaltrainingdataofrWNN．TakethehigheconomicvalueofcherD，tomatoesforexample，it showsalgorithm ingreenhouseeuhivationofcropsintheprocessofapplication． Keywords：D—SevidencetheoxT；wavelet—network；informationfusion；greenhousecontrol 0 引 言 1 基于D-S证据理论的小波神经网络 农业是国民经济的命脉，农业的信息化和智能化则是 1．1 D—S证 据理 论 现代信息技术促进农业劳动生产率的重要手段。实时、准 Dempster的证据理论是在经典概率理论基础上推广来 确地获得农业环境的各种参数，如，温度、光照、湿度 、土壤 的。口丁以对不精确和不确定性问题进行建模，并进行推理， 条件等，并通过融合各类传感器昕得到的信息，对作物的生 为不确定信息的组合提供了一种强有力的方法。设 @是 长环境条件进行及时的监控，对于提高农业产量和质量有 一 个有限非空集合．称之为识别框架，它表示论域中所有可 着重要的意义。 能命题的集合，即传感器监测的所有 目标的总集，2。为@ 本文首先采用传统的D—S证据 论，对北京小汤山农 t的幂集 以传感器获得的数据特征度量作为证据，并通 业示范园区内温室尤线多传感器采集的温度、湿